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时间: 2025-01-31 18:10:25 浏览: 608

### Zotero Kimi 插件功能与使用教程 #### 安装与配置为了使 Zotero 能够利用 Kimi 的强大能力处理更长的上下文，首先需要安装并正确配置 Zotero 和 Kimi API。确保已获取 Kimi API 密钥，并完成必要的环境设置[^1]。 ```bash pip install requests ``` 此命令用于安装 Python 请求库，以便后续调用 Kimi API 进行交互操作。 #### 文献摘要生成通过集成 Kimi API，Zotero 用户可以获得文献自动摘要生成功能。这有助于快速了解文章核心内容而不必阅读全文。具体实现方式如下： ```python import requests def generate_summary(text, api_key): url = "https://platform.moonshot.cn/api/chat" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } data = {"prompt": text} response = requests.post(url, json=data, headers=headers) summary = response.json().get('choices')[0].get('text') return summary.strip() ``` 上述代码展示了如何发送 POST 请求至 Kimi API 来获得指定文本的总结版本。 #### 高级分析工具除了基本的文字处理外，Kimi 还提供了高级数据分析服务，比如关键词提取、情感倾向评估等功能。这些特性对于深入理解复杂文献特别有价值。 ```python def analyze_text(text, analysis_type='keywords', api_key=None): url = f"https://platform.moonshot.cn/api/analyze?type={analysis_type}" headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'} params = {'q': text} result = requests.get(url, headers=headers, params=params).json() return result['data'] ``` 这段脚本允许用户根据不同的 `analysis_type` 参数来请求不同类型的文本分析结果，如关键词(`keywords`) 或者情感 (`sentiment`) 分析等。

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